MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2773007051 · doi:10.1186/s13104-017-3017-7

Prediabetes and cardiovascular complications study (PACCS): international collaboration 4 years’ summary and future direction

2017· article· en· W2773007051 sur OpenAlexaff
Ezekiel Uba Nwose, Ross S. Richards, Phillip Bwititi, Eunice O. Igumbor, Echinei J. Oshionwu, Kenneth Okolie, Innocent Chukwu Onyia, Asmita Pokhrel, Prajwal Gyawali, John Okuzor, Victor M. Oguoma, F Gardiner, Lingwei Wang

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCharles Darwin UniversityCharles Sturt University
Mots-clésPrediabetesMedicineDiabetes mellitusDiseaseObesityGerontologyVulnerability (computing)ConfoundingKidney diseaseType 2 diabetesEnvironmental healthIntensive care medicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The prediabetes and cardiovascular complications studies proposes to develop a screening protocol for diabetes cardiovascular risk, and strategies for holistic management amongst others. Over 500 participants were recruited in the first 2 years of rural community research screening. Specific for this report, various published findings were reviewed. The objective is to summarize research outcomes and itemize limitations as they constitute basis of future directions. RESULTS: Affordability and availability are major confounding behavioural change wheel factors in the rural community. 4.9% prevalence of prediabetes, which may be lower or non-significantly different in urban areas. Hyperglycaemia co-morbidity with dyslipidaemia (5.0%), obesity (3.1%) and hypertension (1.8%) were observed. Limitation of the study includes participants being mostly over 60 years old, which has created impetus for the Global Alliance on Chronic Diseases agenda on vulnerability of older adults to diabetes being a new direction of the collaboration. Other directions in Australia and Nepal focus on patients with chronic kidney disease with or without cardiovascular complications. This report highlights the need to translational research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Research NotesMême sujetDiabetes, Cardiovascular Risks, and LipoproteinsTravaux en français237 207